檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "類神經網路".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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自從LeNet 模型在1998 年發表後，圖像辨識逐漸興盛及成熟，應用的領域及需求也日益增加。近來，在圖像處理領域中開發了基於K 聚體的模式識別（KPR）的方法，從生物醫學領域DNA 序列的K-me…
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人工智慧是未來科技發展的趨勢，其中的技術就是機器學習，又深度學習是機器學習最重要的分支，約三十年前就有專家提出類神經網路的概念，此後不斷地有專家投入研究，但由於運算、學習速度的限制，一直不受到重視，…
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台灣製藥產業對於藥錠的表面瑕疵檢測多以人力進行檢測，利用人工檢測的方式不但缺乏時間效率，且容易有不穩定及誤判之問題。近年來深度學習的發展快速，使得神經網路也逐漸應用在許多領域。如想基於卷積神經網路(…
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物件偵測(object detection)的目地是找出感興趣的物件種類，並標出物件的位置。常見的應用有機器視覺、工廠自動化、電動車等。傳統的物件偵測網路其物件邊界框的中心位置被限制在一定的範圍內，…
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隨著近幾年來科技的快速進步，神經網路的相關技術又再一次地進到了人們的視野之中，受惠於硬體設備的快速升級及GPU的普及化，使得訓練及實作神經網路不再如以前那樣複雜及高成本。在有關經網路技術的相關應用之…
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本論文介紹了多個膾炙人口的端到端語音辨識模型，從一開始出現的Connectionist Temporal Classification（CTC）模型、Recurrent Neural Network…
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生成對抗網路使各個領域有突破性地發展，生成網路能夠透過學習訓練資料的分布進而直接生成出相似於訓練資料的分布，在風格轉換的領域上有著極大的推進作用。 本論文實作了一個可根據使用者輸入條件針對單張輸入影…
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銷售預測對於商業以數據科學的方式進行決策至關重要，由於內外部環境因素的影響，銷售預測是一個具有挑戰性的問題，特別是產品屬於生命週期短的產業。以麵包店為例，由於產品具有易腐及保存期限短的性質，預測每天…
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本研究使用深度學習之方法進行工業零件辨識，並整合工研院7A6型機械手臂進行物件夾取之任務。利用於桌上型電腦搭配影像處理單元(GPU)建立立體視覺辨識系統，藉由深度攝影機(Intel RealSens…
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換臉是一種透過替換影像中的人臉，從而達到改變其身份的技術，可以被應用於電影、廣告、教育以及社群媒體產業上，進而節省影像拍攝的時間與資金、重現歷史人物或是提供沉浸式體驗。 本篇論文提出的基於風格生成對…